Selección óptima del portafolio de proyectos utilizando metaheurísticas de población y trayectoria meta-optimizadas

Optimal Project Portfolio Selection Using Meta-Optimized Population and Trajectory-Based Metaheuristics

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Superficie de respuesta estimada en función de los parámetros del GA para la última iteración del meta- optimizador.
Cómo citar
Candia Garcia, C. D., López Castro, L. F. ., & Jaimes Suárez, S. A. (2020). Selección óptima del portafolio de proyectos utilizando metaheurísticas de población y trayectoria meta-optimizadas. Revista EIA, 17(34), 1–18. https://doi.org/10.24050/reia.v17i34.1399
PDF FLIP
Publicado: Nov 15, 2020
https://doi.org/10.24050/reia.v17i34.1399
Palabras clave:
Número
Vol. 17 Núm. 34 (2020)
Sección
Artículos

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Licencia

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Contenido principal del artículo

Cristian David Candia Garcia
Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
Luis Francisco López Castro
Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
Sonia Alexandra Jaimes Suárez
Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito

Resumen

Este artículo aborda el problema de selección de portafolio de proyectos para la adjudicación de interventorías de obra pública a través de concursos de méritos abiertos (CMA) supervisados por el Instituto Nacional de Vías (INVIAS) en Colombia. En esta modalidad, cada concursante presenta un portafolio único de proyectos históricos para cuantificar su experiencia como interventor. Como alternativa al uso de hojas de cálculo en Excel con procedimientos limitados de enumeración exhaustiva, se evaluó un algoritmo genético meta-optimizado (GA) y un procedimiento de búsqueda voraz adaptativo probabilista meta-optimizado (GRASP) para el caso de estudio de una Compañía con 207 contratos de trayectoria en el sector. Ambas metaheurísticas consiguieron encontrar puntajes de valoración óptimos para distintas instancias de prueba, sin embargo, el algoritmo GA presentó un mejor desempeño consistentemente en todas las instancias de evaluación, encontrando en algunos casos hasta 10 portafolios óptimos en menos de 9 minutos.

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Detalles del artículo

Biografía del autor/a (VER)

Cristian David Candia Garcia, Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito

Estudiante de Maestria en Ingeniería Industrial de la Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito. Consultor en analítica de datos en IQuartil SAS.

Luis Francisco López Castro, Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito

Ingeniero Industrial de la Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, Máster en Diseño y Gestión de Procesos de la Universidad de la Sabana. Experiencia académica extensa como profesor del progama de Ingeniería Industrial de la Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito e Investigador en las áreas de ingeniería de producción, algoritmos evolutivos, simulación y optimización de operaciones.

Sonia Alexandra Jaimes Suárez, Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito

Máster en Ingeniería industrial con énfasis en Optimización y Logística de la Pontificia Universidad Javeriana de Bogotá, Especialista en Economía para Ingenieros e Ingeniera Industrial de la Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito. En la Escuela es Directora de la Maestría de Ingeniería Industrial y del Centro de Estudios de Optimización, así como Coordinadora del Énfasis en Logística de la Maestría en Ingeniería Industrial.

Profesora asistente en pregrado y posgrado e investigadora del Centro de Investigaciones en Manufactura y Servicios – CIMSER en la Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito.

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